In einer Welt, die von ultra-kompetitiven Preisen, transparenten Online-Preisen und volatilen Sortimenten geprägt ist, ist es nicht mehr nur eine Frage der Intuition oder punktueller Benchmarks, eine relevante Preisstrategie zu entwickeln. Eine erfolgreiche Preisgestaltung basiert auf umfassenden, vergleichbaren und ständig aktualisierten Daten.
Um den vollen Wert dieser Daten zu nutzen, müssen sie richtig verknüpft werden. Hier kommt das „Matching“ ins Spiel. Produkt-Matching Die Fähigkeit, in großem Umfang Äquivalenzen oder Ähnlichkeiten zwischen Produkten zu identifizieren, die von verschiedenen Marktteilnehmern verkauft werden.
Diese Disziplin wird manchmal auf die einfache Logik des Abgleichs von EAN-Codes reduziert, ist aber in Wirklichkeit viel strategischer und komplexer. Das Auftreten von KI in den Data Commerce Prozessen hat das Potenzial des Produkt-Matchings erheblich gesteigert, da es ermöglicht, weit über die exakte Übereinstimmung hinauszugehen und Konzepte der Ähnlichkeit, der funktionalen Äquivalenz oder auch der angepassten Vergleichbarkeit zu integrieren. Das Matching wird so zu einer strukturierenden Grundlage für jedes strukturierte, wettbewerbsfähige und profitable Pricing.
In diesem Artikel werden wir drei Schlüsseldimensionen des Themas untersuchen: erstens, wie das Produkt-Matching eine erfolgreiche Preisstrategie strukturiert; zweitens, die Grenzen der klassischen EAN-basierten Ansätze und wie KI diese überwindet; drittens, die direkten operativen Auswirkungen des Matchings auf die preisliche Wettbewerbsfähigkeit, die Rentabilität und die kommerzielle Agilität.
Eine solide Preisstrategie auf der Grundlage eines präzisen Produkt-Matchings
Im Einzelhandel ist der Preis sowohl ein Hebel für die Kundenakquisition als auch eine direkte Determinante der Gewinnspanne. Die Definition eines „guten Preises“ kann jedoch nur dann erfolgen, wenn man weiß, womit man ihn vergleicht. Das Produkt-Matching erfüllt genau diese Anforderung. Es ermöglicht die Identifizierung von Produkten im Sortiment der Konkurrenten, die den eigenen Produkten gleichwertig oder ähnlich sind. . Dies bedeutet, dass der angegebene Preis nicht mehr isoliert, sondern unter Berücksichtigung eines objektivierten Marktkontextes festgelegt wird.
Diese kontextualisierte Preispositionierung ermöglicht es, ein doppeltes strategisches Ziel zu erreichen: wettbewerbsfähig zu bleiben, ohne in einen zerstörerischen Preiskrieg zu geraten, und die Marge dort zu maximieren, wo der wahrgenommene Wert oder die Differenzierung es erlauben. Ohne Matching gibt es oft zwei Auswüchse: Unterpreis, der die Marge unnötig schmälert, oder ein ungerechtfertigter Überpreis, der die Konversion und die Verkaufsleistung schwächt.
Umgekehrt ermöglicht ein gut kalibriertes Matching die genaue Kartierung von Gebieten mit hoher Wettbewerbsintensität, die Identifizierung von Preisgelegenheiten und die Umsetzung einer datengestützten Preisstrategie, die wirklich kontrolliert werden kann.
Dieser Prozess ist auch Teil einer globalen Steuerungslogik. Durch die Aggregation der Matching-Daten zum Wettbewerbspreis können die Teams ihre Position in Echtzeit visualisieren, dynamische Preisregeln definieren und die Entscheidungsfindung automatisieren. Es handelt sich hier also nicht um ein einmaliges Analysewerkzeug, sondern um eine strukturierende Komponente jeder modernen Pricing-Architektur.
Bei Bureau Vallée wurde der Übergang zu einer strukturierten Preisstrategie durch die Integration einer Produkt-Matching-Lösung erreicht, mit der mehr als 1.200 Artikel in 20 Sekunden automatisch verkettet werden können. Insgesamt s ur 44.200 Referenzen sind 26.900 mit einem oder mehreren Konkurrenzprodukten verbunden.
Die Marke hat ihr Wissen über die Wettbewerbsposition durch eine wöchentliche Preisbeobachtung von sieben wichtigen Akteuren verstärkt.
Diese genaue Verkettung vermeidet Fehler bei Unter- oder Überpreisen, indem sie eine zuverlässige, aktuelle und direkt verwendbare Vergleichsgrundlage für die Steuerung der Gewinnspannen in einem Inflationskontext gewährleistet.
EANs überwinden: Die Rolle der KI beim komplexen Produkt-Matching
Die Verwendung von EAN-Codes für das Produkt-Matching ist historisch gesehen logisch: Sie basiert auf einem internationalen Standard, der entwickelt wurde, um Produkte eindeutig zu identifizieren. In der Praxis erweist sich dieser Ansatz jedoch schnell als unzureichend. Viele Produkte werden aus logistischen, kommerziellen oder Marketinggründen unter verschiedenen Codes vermarktet.
Dies gilt insbesondere für Handelsmarken, Produkte aus verschiedenen Fabriken oder Formaten und exklusive Marken. Das Ergebnis ist, dass zwei identische oder sehr ähnliche Produkte nicht einfach durch das Matching von Identifikationsmerkmalen verknüpft werden können.
Hier ändert die künstliche Intelligenz die Situation. Moderne Produkt-Matching-Systeme nutzen Modelle des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um tiefe Ähnlichkeiten zwischen Produktdatenblättern zu erkennen, auch wenn es keine gemeinsame EAN gibt.
Diese Technologien analysieren technische Daten, Textbeschreibungen, Bilder und manchmal sogar Verbrauchermeinungen, um hochpräzise Übereinstimmungen zu erstellen.
Zum Beispiel kann die KI bei einer Waschmaschine zwei Modelle anhand von Kriterien wie Fassungsvermögen, Schleuderdrehzahl, Geräuschpegel oder Energieeffizienzklasse miteinander verbinden.
Der KI-Ansatz ermöglicht es, Übereinstimmungen dynamisch vorzuschlagen, wenn neue Produkte auf den Markt kommen. Dieses kontinuierliche Matching garantiert eine optimale Abdeckung des Konkurrenzsortiments, ohne auf statische Referenzen angewiesen zu sein.
Darüber hinaus ermöglicht die Standardisierung von Größen (durch Umrechnungskoeffizienten für den Preis pro Liter, pro Kilo usw.) einen fairen Vergleich von Produkten, die in unterschiedlichen Verpackungen verkauft werden.
Diese neue Generation von Matching bietet eine Granularität und Zuverlässigkeit, die eine weitgehende Automatisierung des Pricings ermöglicht und sich gleichzeitig an die zunehmende Komplexität der Kataloge und Geschäftspraktiken anpasst.
Das alte System von Bureau Vallée, das auf manuellen Extraktionen und der Verwendung von Excel beruhte, war nicht in der Lage, komplexe Produktübereinstimmungen zu identifizieren – insbesondere bei Handelsmarken oder Mehrfachformaten.
In weniger als 2 Stunden gelang es dem Nutzer, 300 Matching-Vorschläge mit einer Zuverlässigkeit von über 90% auf der Grundlage der von der KI gemachten Vorschläge zu validieren.
Dieser Ansatz der Ähnlichkeit der Attribute reduzierte die Bearbeitungszeit erheblich und erhöhte gleichzeitig die Qualität der Daten.
Große operative Vorteile für Einzelhändler und Pricing-Teams
Die Integration eines leistungsstarken Produkt-Matching-Systems in das Pricing-Ökosystem hat sehr konkrete Auswirkungen auf die operative Effizienz und die Rentabilität. Zunächst einmal werden Zeit und Ressourcen für die Wettbewerbsbeobachtung erheblich reduziert.
Wo früher die Category Management Teams hunderte von Produktkarten manuell vergleichen mussten, schlägt eine KI-gesteuerte Matching-Engine automatisch gleichwertige Produkte vor, aktualisiert die Daten kontinuierlich und speist direkt die Preisgestaltungstools.
Diese Automatisierung setzt wertvolle Zeit für Aktivitäten mit höherem Mehrwert frei: Erstellung von Preisregeln für Segmente, Positionierungsstrategien für Produktreihen oder Analyse der Preiselastizität. Wenn ein Konkurrent seinen Preis senkt oder ein neues Produkt einführt, schlägt das System in Echtzeit mögliche Anpassungen vor, wobei es die Margenziele oder die internen Geschäftsbedingungen berücksichtigt.
Parallel dazu verbessert das Produkt-Matching die Qualität der Entscheidungsinformationen. Es bietet einen umfassenden Überblick über die Marktpositionierung von Produktfamilien, identifiziert Kannibalisierungszonen, identifiziert Lücken im Sortiment und erleichtert die Steuerung von Handelsmarken im Vergleich zu nationalen Marken. Es spielt auch eine entscheidende Rolle bei differenzierten oder ortsbezogenen Preisstrategien, indem es die Positionierung an das lokale Wettbewerbsumfeld anpasst.
Aus wirtschaftlicher Sicht schließlich sind die Vorteile klar: bessere Wettbewerbsfähigkeit bei Schlüsselprodukten, Aufwertung unterbewerteter Referenzen und Sicherung der Margen bei Produkten mit geringem Wettbewerbsdruck. Matching wird so zu einem Werkzeug zur Wertschöpfung und zu einem Hebel für operative Rationalisierung.
Die Integration der Module Matching und Sortimentskohärenz ermöglichte es Bureau Vallée, die Daten zu zentralisieren und die Preisstrategien besser aufeinander abzustimmen.
Das Ergebnis: weniger Fehler, eine optimierte Darstellung der Sortimente und eine reibungslosere Steuerung der Planogramme. Die Pricing-Teams halbierten ihre Ausrichtungszeiten und verbesserten gleichzeitig die Produktivität und die Reaktionsfähigkeit des Handels – insbesondere zu wichtigen Zeiten wie dem Schulbeginn.
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Das Produkt-Matching, das lange Zeit als eine technische Aufgabe oder eine sekundäre Funktion des Pricings angesehen wurde, setzt sich nun als ein unumgänglicher strategischer Hebel für die Akteure im Einzelhandel durch.
Durch die Bereitstellung einer genauen und zuverlässigen Analyse des Wettbewerbsumfelds ermöglicht es den Einzelhändlern, wirklich datengesteuerte Preisstrategien zu entwickeln, die Wettbewerbsfähigkeit, Agilität und Rentabilität in Einklang bringen.
Das Aufkommen von Technologien der künstlichen Intelligenz, die auf das Matching anwendbar sind, verwandelt diese Disziplin in einen intelligenten, autonomen und skalierbaren Prozess. Einzelhändler, die Matching vollständig in ihre Pricing-Engine integrieren, haben einen strukturellen Wettbewerbsvorteil, da sie Marktbewegungen antizipieren, ihr Sortiment optimieren und ihre Preispolitik mit chirurgischer Präzision steuern können.
In einer Welt, in der jeder Euro Marge zählt, ist die Beherrschung des Produkt-Matchings keine Option mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Es ist die Grundlage für ein modernes, profitables und marktorientiertes Pricing.
Das Beispiel von Bureau Vallée zeigt eindrücklich, dass Product Matching kein einfaches Überwachungsinstrument ist, sondern ein strategischer Hebel zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und der Gewinnspanne.
Mit Hilfe einer KI-basierten Lösung konnte der Einzelhändler das Produkt-Matching automatisieren, die Daten verlässlich machen und seine Preispolitik auf einer soliden Grundlage strukturieren. In Zeiten der Inflation und des Wettbewerbsdrucks wird Matching zu einer unverzichtbaren Säule für jeden Einzelhändler, der seine Preise mit Genauigkeit, Agilität und Leistung steuern möchte.
